混合设计开启强力生态引擎
核心观点
数字化转型浪潮推动企业从单打独斗转向构建超级生态，混合设计方法通过整合多云、生成式AI和业务环境，打造“整体大于部分之和”的系统，有效应对生态合作中的数据孤岛、灵活性、管理复杂性等挑战。
关键数据
- 2026年全球2000强企业40%收入将来自数字产品、服务和体验
- 69%受访组织计划在2025年前利用生成式AI实现开放创新
- 38%受访高管表示其组织具备将生成式AI应用于创新所需的内部专业知识
- 56%受访高管表示战略合作伙伴对其最近实施的大规模技术项目的成功至关重要
- 74%受访高管表示其组织选择战略合作伙伴团队来执行大部分甚至全部的技术项目
- 75%受访CEO表示如果组织中未建立有效的AI治理框架，实现可信AI就无从谈起
- 39%受访CEO表示其组织目前已经建立了良好的生成式AI治理框架
- 78%受访高管表示其组织与生态系统合作伙伴在生成式AI领域开展了广泛的合作
- 68%认同生成式AI的治理框架必须在构建解决方案时就建立起来
研究结论
生成式AI颠覆了生态系统合作模式，重塑价值链、赋能新兴市场力量、推动行业细分化、促进合作性竞争、增加相互依存度并带来监管和伦理挑战。混合设计方法通过以下方式为生态系统赋能：
- 消除数据孤岛：实现无缝数据交换，解锁自动化和应用可移植性
- 灵活应变：系统可按需动态扩展或缩减，确保高可用性
- 建立单一管理平台：一站式管理多云与AI驱动的环境
- 面向未来：无缝整合新的云服务、AI发展和颠覆性创新
行动建议
- 完善成功三角结构：推动业务成效的项目、构建和整合项目的架构、让这一切保持运转的运营模式，以及战略合作伙伴生态系统
- 从采购转向合作伙伴关系：摒弃最低价中标逻辑，选择理解目标并携手共创解决方案的合作伙伴
- 让合作设计成为常态：从一开始就将合作伙伴纳入设计流程，达成共识并朝着同一方向发力
- 建立共享的数据通道：与潜在合作伙伴建立安全的数据共享环境，利用AI分析整合客户数据，发现联合营销和合资业务机会
- 实施开放数据实践：制定数据共享协议，确保透明度、问责制和信任度，并提供知识和工具支持数据贡献者负责任地共享数据
- 邀请外部参与者：召集多样化的利益相关者小组，包括内部团队、生态系统合作伙伴、监管机构和潜在客户，共同理解风险和机会
- 通过“因机而变”来取代“设置遂忘却”：定期审查和更新标准和治理框架，根据法规、技术进步和行业最佳实践进行调整
- 实施透明度和问责机制、数据保护和隐私保障、安全协议、知识产权保护、争议解决机制、标准和互操作性指导准则、行为和伦理规范
案例分析
- 银行业：场景金融通过银行、卖家和技术提供商的生态合作，将银行服务扩展到客户更广泛的日常生活中
- 智能网联汽车：汽车制造商、软件公司、零部件公司、消费电子公司、电信服务提供商等构建复杂生态，将数据转化为业务价值
- 工业制造：通过物联网、机器人和预测分析，制造企业利用数字孪生技术优化性能和预测故障，构建数字孪生生态系统
最终目标
通过混合设计方法，组织可以建立可无缝融合数字世界与物理世界的生态系统，开发突破性的AI解决方案，引领塑造负责任的AI未来格局，在数字时代建立竞争优势。
